亚马逊商品评论情感分析数据集AmazonProductReviewsSentimentAnalysis-omkarmundada
数据来源：互联网公开数据
标签：商品评论, 情感分析, 文本分析, 亚马逊, 用户评价, 推荐系统, 机器学习, 自然语言处理
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊电商平台的商品评论数据，记录了用户对商品的评价信息，可用于情感分析、产品分析和推荐系统等应用。主要特征如下：
时间跨度：数据中包含评论日期信息，具体时间范围待定，可用于分析评论随时间的变化趋势。
地理范围：数据来源为亚马逊电商平台，覆盖全球用户，但未明确标注具体地理位置信息。
数据维度：数据集包含商品ID（id）、商品名称（name）、商品ASIN码（asins）、品牌（brand）、商品类别（categories）、商品关键词（keys）、制造商（manufacturer）、评论日期（reviews.date）、评论添加日期（reviews.dateAdded）、评论查看日期（reviews.dateSeen）、是否购买（reviews.didPurchase）、是否推荐（reviews.doRecommend）、评论ID（reviews.id）、评论有用度（reviews.numHelpful）、用户评分（reviews.rating）、评论来源URL（reviews.sourceURLs）、评论文本（reviews.text）、评论标题（reviews.title）、用户城市（reviews.userCity）、用户省份（reviews.userProvince）、用户名（reviews.username）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为amazon.csv，方便数据处理和分析。
该数据集适用于情感分析、用户行为分析、商品推荐等多种应用场景，为研究和开发提供了丰富的原始数据。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于情感分析、文本挖掘、自然语言处理等领域的研究，例如情感极性分析、评论主题提取、用户画像构建等。
行业应用：为电商平台、市场研究机构等提供数据支持，可用于提升推荐系统的准确性、优化产品设计、监测品牌声誉等。
决策支持：支持企业进行市场分析、产品改进和用户满意度评估，帮助企业制定更有效的营销策略。
教育和培训：作为机器学习、自然语言处理等相关课程的案例数据，帮助学生和研究人员熟悉数据分析流程，提升实战能力。
此数据集特别适合用于探索用户评价与商品属性之间的关系，以及分析用户情感随时间变化的规律，帮助用户构建情感分析模型，提升用户体验。
